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出版者:南京大学出版社

作者:范克新

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2004-10

价格:49.00

装帧:平装

isbn号码:9787305042881

丛书系列:

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• 统计学
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好的，以下是一部名为《社会学定量方法》的图书的详细简介，内容侧重于其核心主题，同时避开对特定章节内容的具体罗列，而是从学科视角和方法论深度进行阐述，力求详实且具有学术深度。 --- 图书简介：《社会学定量方法》 透视社会变迁的数字语言：从理论到实证的严谨路径 《社会学定量方法》是一部面向社会学、政治学、公共政策及相关人文学科领域研究人员、高级本科生及研究生阶层的深度学术专著。本书旨在系统性地构建和阐释当代社会学研究中不可或缺的定量分析框架、工具箱及其背后的哲学基础。在社会日益复杂化、数据爆炸性增长的今天，准确把握社会现象的规模、结构与因果关系，已不再是少数专家的特权，而是所有严肃社会科学研究的基石。本书正致力于弥合理论思辨与精确实证之间的鸿沟，提供一套既具学术前沿性，又强调操作实践性的方法论指南。 第一部分：定量研究的哲学基石与研究设计（The Epistemological Foundation and Research Design） 本部分着眼于定量研究的“为什么”与“如何开始”。社会学定量研究并非仅仅是数字的堆砌，它根植于特定的认识论立场——实证主义、后实证主义以及更精微的批判理性主义视角。我们首先深入探讨了社会学中量化范式的演变历程，特别是自涂尔干以来，如何将抽象的社会事实转化为可测量的变项。 核心内容聚焦于研究问题的提炼与操作化（Operationalization）。一个优秀的研究，始于一个可以被清晰界定和测量的核心问题。本书详尽阐述了如何从宏大理论跳跃到微观指标，如何构建效度（Validity）和信度（Reliability）兼备的测量工具。我们不仅讨论了经典量表（如李克特量表）的构建，还深入探讨了新兴的测量挑战，例如在跨文化比较研究中，如何解决等值性（Equivalence）问题。 此外，研究设计被视为整个研究的蓝图。本书系统梳理了实验设计（包括准实验和自然实验的运用）、横断面设计（Cross-sectional Design）、纵向追踪设计（Longitudinal Design）以及混合方法设计中定性与定量结合的策略。特别强调了因果推断（Causal Inference）的必要性与局限性，为后续复杂模型的建立打下严谨的逻辑基础。 第二部分：数据获取、清理与描述性统计（Data Acquisition, Cleaning, and Descriptive Analysis） 定量研究的成败，很大程度上取决于数据的质量。本部分聚焦于“原始材料”的处理。 我们详细探讨了抽样技术（Sampling Techniques）的精要，从概率抽样（简单随机、分层、整群）到非概率抽样（目的性、滚雪球）的适用情境与偏误来源。对于依赖大规模调查数据的研究者，本书提供了处理复杂样本设计（Complex Survey Data）时，如何正确加权（Weighting）以反映目标人群的代表性。 数据处理环节是实践性最强的一环。本书着重于数据清洗、缺失值处理（Missing Data Imputation）的先进技术，例如多重插补（Multiple Imputation）方法，而非仅仅停留在简单的列表删除。 在进入推断性统计之前，描述性统计是解读数据的“第一语言”。我们强调如何超越平均数和标准差的简单报告，运用图形可视化（如箱线图、密度图）和集中趋势、离散程度、分布形态的指标，对数据集的内在结构进行初步的、富有洞察力的描述，并初步识别潜在的异常值和分布偏态。 第三部分：推断性统计与模型构建的核心技术（Core Techniques in Inferential Statistics and Model Building） 这是本书方法论的核心，集中展示了社会学定量分析的“引擎”。 首先，经典的线性回归模型（OLS Regression）被视为理解变量间线性关系的基石。本书不仅详细推导了最小二乘法的数学原理，更重要的是，深入探讨了其经典假设的检验与违反（如多重共线性、异方差性、自相关性）以及相应的稳健修正方法。 随后，分析的复杂性逐步提升至处理非线性关系与离散因变量。这包括对Logit和Probit模型的深入讲解，以分析二元或有序分类结果（如投票行为、婚姻状态）；以及泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression）在计数数据（如犯罪率、生育次数）分析中的应用。 本书还投入大量篇幅讨论多层模型（Multilevel Modeling，MLM），也被称为层次线性模型（HLM）。在当代社会学中，个体数据往往嵌套在社区、学校或国家等更高层级结构中，MLM是解决“遗漏变量偏差”和捕捉情境效应（Contextual Effects）的关键工具。我们详述了随机截距模型、随机斜率模型的构建逻辑与解释路径。 第四部分：高级主题与前沿方法论（Advanced Topics and Frontier Methodologies） 为适应大数据时代和方法论的不断发展，本书收录了几个当前社会学研究中的热点前沿技术： 1. 工具变量（Instrumental Variables, IV）与倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 针对内生性问题，这是实现更可靠因果推断的必要手段。本书着重分析了寻找有效工具变量的社会学逻辑，以及PSM在准实验情境下的应用与限制。 2. 时间序列分析与面板数据（Time Series and Panel Data Analysis）： 如何利用固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型来控制不可观测的个体异质性，以及如何处理面板数据中的序列相关性。 3. 生存分析（Survival Analysis）： 专注于事件发生的时间（如离职、初次购房）的分析技术，引入了Cox比例风险模型等概念。 4. 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 作为一个集成框架，SEM允许研究者同时检验测量模型（Confirmatory Factor Analysis）与结构模型，处理复杂路径依赖和潜在变量关系。 《社会学定量方法》不仅是一本教授“如何计算”的指南，更是一本训练研究者“如何思考”的学术伙伴。它强调，任何一个统计数字背后，都必须有坚实的社会学理论作为支撑，方法是服务于洞察力的工具，而非取代洞察力的目的。本书致力于培养出能够批判性地评估现有研究、并能自主设计和实施严谨定量研究的未来社会科学家。 ---

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《社会学定量方法》这本书，给我的感觉就像是在学习一门新的语言，只不过这门语言不是用来进行日常交流，而是用来“对话”社会本身。我一直对那些关于社会结构、社会变迁、社会不平等的研究很感兴趣，但总觉得隔着一层纱，看不真切。这本书，则像是在帮我揭开那层纱，让我看到数据背后隐藏的社会真相。我尤其欣赏书中所强调的“概念化”和“操作化”的过程。这让我明白，我们不能凭空想象社会现象，而是需要将那些抽象的概念，比如“贫困”、“社会资本”、“信任度”，转化为可以被测量、被量化的具体指标。这个过程本身就是一种思维的训练，它迫使我们去思考，我们到底在研究什么，以及如何才能有效地测量它。书中的案例分析部分也非常精彩，它展示了如何将理论框架与实际数据相结合，通过统计分析来检验假设。我从中看到了，那些看似枯燥的数字，在经过恰当的处理后，能够讲述出多么深刻的故事。这让我开始期待，当我以后阅读社会学相关的学术论文时，我将能够更加敏锐地捕捉到作者的研究思路和数据分析的逻辑，不再是囫囵吞枣，而是能够有所辨别和理解。这本书，无疑是在为我打开一扇通往更深层次社会学理解的大门。

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《社会学定量方法》这本书，让我看到了社会学研究的另一面——理性与精确。一直以来，我可能对社会学更多的是一种感性的认知，认为它是关于人的情感、观念和文化的，充满了主观性。然而，这本书让我颠覆了这种看法。它教会我，如何运用定量的方法，将那些模糊的社会现象转化为清晰的数据，并通过科学的统计分析来揭示其背后的规律。我特别欣赏书中关于“变量”的讨论。它让我明白，社会现象往往是多因素相互作用的结果，而定量研究的目的，就是去识别和量化这些变量之间的关系。从独立变量到因变量，从控制变量到中介变量，这些概念的清晰界定，是进行有效研究的前提。书中的案例分析，更是让我看到了，这些看似抽象的统计概念，如何在现实生活中得到应用，从而帮助我们更好地理解诸如社会分层、代际流动、社会资本等复杂议题。这让我对未来用定量方法去研究社会问题，充满了期待。

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《社会学定量方法》这本书，如同一把精密的尺子，让我得以量化那些曾经模糊不清的社会现象。我一直对社会问题的根源充满探究欲，但往往止步于感性的认知。这本书，则提供了一个清晰的框架，让我能够运用科学的工具去深入剖析。我尤其欣赏书中关于“抽样”的讲解。从概率抽样到非概率抽样，每一种方法都有其独特的应用场景和局限性。作者细致地阐述了如何根据研究目的选择最合适的抽样方式，以及如何评估抽样结果的代表性，这对我来说是极具启发性的。它让我明白，一项有价值的定量研究，其结论的可靠性，很大程度上取决于样本是否能够真实地反映总体。此外，书中关于“数据分析”的介绍，也让我大开眼界。从描述性统计到推断性统计，各种统计方法的应用场景和解读方式都得到了清晰的阐释。我开始理解，那些看似简单的图表和数值，背后隐藏着深刻的社会信息，而掌握了这些方法，就如同获得了一双“读懂”社会的眼睛，能够洞察趋势，发现关联，甚至预测未来。

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《社会学定量方法》这本书，对我而言，是一次思维方式的重塑。我一直对社会现象的“为什么”充满疑问，但常常苦于找不到清晰的答案。这本书，则为我提供了一个全新的视角和一套强大的工具。我尤其欣赏书中对于“研究设计”的强调。它让我深刻理解到，一项有效的定量研究，其成功与否，很大程度上取决于研究设计的前期规划。从研究问题的界定，到变量的选择与测量，再到数据收集的方法，每一个环节都至关重要。作者用生动的例子，阐释了不同的研究设计（如实验研究、调查研究、追踪研究等）的优缺点，以及它们在不同情境下的适用性。这让我认识到，定量研究并非一成不变的套路，而是需要根据研究对象和目标进行灵活的设计。通过这本书，我开始领悟到，如何用科学的方法去构建一个严谨的研究框架，如何从纷繁复杂的社会现象中提炼出可检验的假设，并最终通过数据分析来寻找答案。这让我对社会学研究充满了更深的敬意和更强的信心。

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拿到《社会学定量方法》这本书，我最先感受到的是一种严谨的气息。我一直认为，社会学研究之所以能够成为一门科学，离不开其背后一套严谨的方法论支撑。而这本书，正是对这种方法论的集中体现。我特别喜欢书中对于“数据收集”的详细阐述。从问卷调查的设计，到访谈技巧的运用，再到二手数据的搜集和整理，作者都给予了详尽的指导。它让我明白，高质量的数据是定量研究的基石，而获取高质量数据，需要耐心、细致和专业。书中的一些小技巧，比如如何设计出易于理解和回答的问卷，如何避免引导性提问，如何处理缺失数据等，都让我觉得非常实用。这让我对接下来的实际研究，充满了信心。我深知，要想真正理解社会，就必须掌握一套科学的工具，而这本书，无疑就是我手中这套工具中最重要的一把。它让我看到了，数据背后隐藏的社会规律，是多么的迷人，又是多么的值得去探索。

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坦白说，《社会学定量方法》这本书，我之前是有些抵触的。总觉得社会学就应该是关于人的情感、观念、文化的，那些冰冷的数字和统计图表，似乎与它所关注的“人”和“社会”的核心精神有些距离。但是，当我真正开始阅读这本书，并尝试去理解其中的逻辑时，我的想法发生了巨大的转变。作者非常巧妙地将抽象的统计概念与具体的社会问题结合起来，让我看到了定量方法在解释社会现象方面的强大力量。比如，在讨论因果关系的时候，书中不仅仅是介绍了各种统计检验方法，更重要的是，它教会我如何去设计一个能够尽可能排除混杂因素的研究，从而更准确地判断变量之间的因果关系。这对于理解诸如教育对收入的影响、医疗资源的可及性对健康水平的作用等问题，至关重要。书中的内容，并没有让我觉得枯燥乏味，反而因为能够用一种更科学、更严谨的方式去审视那些我们习以为常的社会现象，而感到一种智力上的满足。我开始意识到，定量研究并非是“反人文”的，恰恰相反，它是对人文关怀的一种更深邃、更具说服力的表达。通过数据，我们可以更清晰地看到那些隐藏在个体经验之下的结构性问题，从而更有针对性地去寻找解决方案。

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最近入手了《社会学定量方法》这本书，拿到手的时候，我其实是怀着一种既期待又有些畏惧的心情。毕竟，“定量”这两个字听起来就充满了数学和统计的味道，对于我这个文科背景出身的人来说，这简直就是一道不小的心理门槛。但是，当我翻开第一页，就被作者那清晰流畅的语言所吸引了。书中的例子选取得非常贴切，往往是生活中我们都能接触到的社会现象，比如人们的消费习惯、教育程度对职业选择的影响、不同社区的犯罪率差异等等。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的公式和定理，而是循序渐进地引导读者思考，为什么我们需要用定量的方法来研究这些现象。我开始意识到，原来社会学研究并非总是停留在“观察”和“讲述”的层面，它有着更深层次的科学追求。我特别喜欢书里关于“研究设计”的部分，它就像是在教我如何构建一个严谨的“社会实验”，如何从一开始就规避各种可能导致研究结果偏差的陷阱。从确定研究问题，到选择合适的抽样方法，再到构建有效的测量工具，每一步都至关重要。这本书让我明白了，好的定量研究，其根基在于清晰的逻辑和严密的规划，而不仅仅是掌握几个统计软件的使用。这让我对社会学的研究方法论有了全新的认识，也更加坚信，用科学的眼光去审视社会，才能发现更本质的规律。

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我最近在读《社会学定量方法》这本书，我一直对如何用数据来理解社会运作的规律非常好奇，所以这本书的书名就深深吸引了我。一开始，我以为它会充斥着各种复杂的数学公式和统计术语，但实际读下来，我发现它比我想象的要易懂得多。作者的写作风格非常具有引导性，他能够将一些听起来很专业的概念，用非常生活化的语言和案例解释清楚。比如，在讲到“信度”和“效度”时，他会举出一些非常生动的例子，让我能够立刻明白，为什么在进行社会调查时，这两点如此重要。这本书让我意识到，进行有效的定量研究，不仅仅是掌握一套技术，更重要的是培养一种严谨的研究思维。从如何清晰地界定研究问题，到如何设计出能够真实反映现象的测量工具，再到如何公正地分析和解释数据，每一步都充满了挑战，也充满了乐趣。我特别喜欢书里关于“变量”的部分，它让我明白，社会现象往往是由多种因素相互作用而成的，而定量研究的目的，就是试图去量化和理解这些因素之间的关系。这让我对接下来的学习和研究充满了期待，我相信这本书会为我打开一扇新的大门，让我能够以一种更科学、更客观的方式去探索社会。

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我最近在阅读《社会学定量方法》这本书，它就像一个充满挑战又引人入胜的迷宫，引领我探索社会学研究的严谨之道。我对社会学一直怀有浓厚的兴趣，特别是那些能够揭示社会运行机制的研究。这本书，从书名上看就直击了社会学研究的核心方法之一——定量方法。我一直觉得，要真正理解一个复杂的社会现象，不能仅仅停留在表面观察和主观感受，而是需要一套系统性的、可检验的方法。这本书，恰好满足了我对这种系统性方法的渴望。我特别喜欢书中关于“测量”的讨论，它教会我如何将抽象的社会学概念，如“社会地位”、“群体凝聚力”、“偏见程度”等，转化为可操作的、可测量的指标。这个过程，不仅仅是技术层面的转换，更是一种思维方式的转变，它让我开始思考，我们究竟如何才能客观地认识和衡量那些看似难以捉摸的社会属性。书中的案例，也让我看到了定量研究是如何被应用于解决现实社会问题的，这让我觉得这项研究方法具有非常强的实践意义，不再是“纸上谈兵”。

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这本书，从书名上看，《社会学定量方法》，就足以勾起我内心深处对数据与社会连接的好奇心。一直以来，我总觉得社会现象背后隐藏着某种规律，只是肉眼凡胎难以洞察。那些看似随机的个体行为，聚集成千上万后，却能展现出惊人的稳定性和可预测性。我一直想知道，那些社会学家们究竟是如何捕捉到这些“看不见的手”的？是凭借敏锐的洞察力，还是有着一套严谨的工具？这本书，无疑就是我寻找答案的起点。我期待它能像一盏明灯，照亮我理解社会运作机制的道路。从样本的选择到问卷的设计，从数据的收集到统计的分析，每一个环节都充满了挑战，也充满了魅力。我希望能在这本书里找到如何将抽象的社会理论转化为可衡量、可验证的实证研究的秘诀。尤其是在当今大数据时代，如何利用海量数据来揭示更深层次的社会问题，这本身就是一项令人振奋的课题。我希望这本书能带领我走进这个令人着迷的领域，让我能够更自信地去探索和理解我们所处的复杂社会。它不仅仅是一本教材，更像是一本通往社会学研究殿堂的钥匙，让我能够踏上这条严谨而又充满探索乐趣的旅程。我渴望通过这本书，能够锻炼我分析复杂社会问题的能力，不再仅仅停留在感性的认知，而是能够运用理性的思维和科学的方法，去解读社会现象背后的逻辑。

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